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nxviz का उपयोग करके फ़िल्टर्ड ग्राफ़ का विज़ुअलाइज़ेशन

यहाँ, आप circos प्लॉट का उपयोग करके फ़िल्टर्ड ग्राफ़ को विज़ुअलाइज़ करेंगे. यह विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक स्वाभाविक विकल्प है, क्योंकि आप नोड ग्रुपिंग और कलरिंग से पार्टिशन दिखा सकते हैं, जबकि सर्कुलर लेआउट विज़ुअलाइज़ेशन की सौंदर्यता बनाए रखता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Network Analysis in Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • हर नोड के डिग्री सेंट्रैलिटी स्कोर को बाइपार्टाइट मॉड्यूल की डिग्री सेंट्रैलिटीज़ से compute करें, लेकिन आधार मूल ग्राफ़ की डिग्री सेंट्रैलिटी हो.
    • इसके लिए nx.bipartite.degree_centrality() फंक्शन का उपयोग करें, आर्ग्युमेंट्स G और nodes=forum_nodes दें.
  • एक नया circos प्लॉट बनाइए जिसमें नोड्स को उनके पार्टिशन लेबल ('bipartite') के आधार पर रंगा और ग्रुप किया गया हो (पैरामीटर्स node_color_by और group_by), और उनकी डिग्री सेंट्रैलिटी ('dc') के अनुसार ऑर्डर किया गया हो (पैरामीटर sort_by), और उसे दिखाएँ.
    • यह सुनिश्चित करने के लिए कि डिस्प्ले पर नोड्स स्पष्ट दिखें, हमने आर्ग्युमेंट node_enc_kwargs={'radius': 10} शामिल किया है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import necessary modules
from nxviz import circos
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
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